PL
 |
EN

PL EN

Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Planowanie bezkolizyjnych ścieżek manipulacyjnych i stacjonarnych robotów przemysłowych oparte na procesach decyzyjnych Markowa i funkcji ocen

Autorzy
Kost G.
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Planning collision-free trajectories of manipulative and stationary industrial robots on the basic of Marcov's decision -making processes and evaluative function
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Przedstawiona rozprawa jest wynikiem kilkuletnich badań nad problematyką planowania bezkolizyjnych trajektorii manipulacyjnych robotów przemysłowych. Stanowi próbę rozwiązania tego zagadnienia w obszarze planowania bezkolizyjnych ścieżek robotów w oparciu o powszechne w robotyce stacjonarnej metody graficzne. W pracy zaprezentowano nowatorskie rozwiązanie oparte na adaptacji wysoko wydajnych obliczeniowo i czasowo technik planowania ruchu robotów mobilnych do zadania planowania ruchu przemysłowych robotów manipulacyjnych i stacjonarnych. W początkowej części pracy omówiono aktualny stan wiedzy dotyczący procesów robotyzacji systemów produkcyjnych. Scharakteryzowano wymagania i ograniczenia, jakie on determinuje w elastycznych systemach technologicznych. Zaprezentowano aktualny stan wiedzy z zakresu metod planowania bezkolizyjnych trajektorii robotów manipulacyjnych. Omówiono podstawowy problem tego procesu, jakim jest analiza przestrzeni 3D otaczającej robota. Zaprezentowano istniejące metody, sklasyfikowano je i określono ich własności, w tym konieczność stosowania mechanizmów przeszukiwania heurystycznego. Rozważania te umożliwiły zdefiniowanie szczegółowego obszaru badań i wysunąć tezę prezentowanej pracy. W zasadniczej swojej części praca obejmuje omówienie założeń i istoty zaproponowanej metody planowania ścieżek robotów manipulacyjnych. Omówiono podstawy przeprowadzonego procesu adaptacji metod planowania robotyki mobilnej, wyjaśniono i uzasadniono jego przyczyny. Wyposażając klasyczną metodę drzew oktalnych analizy przestrzeni w mechanizm uczenia się ze wzmocnieniem, określono podstawy opracowanego procesu planowania. Jego konsekwencją stało się wykorzystanie aparatu matematycznego decyzyjnych Markowa, jako podstawy zastosowanego w metodzie procesu sterowania stochastycznego. Zdefiniowano podstawowe parametry omawianego procesu planowania, takie jak: warunki zajścia kolizji robota z otoczeniem, przestrzeń stanu robota, zbiór stanów sąsiednich, funkcje prawdopodobieństw warunkowych przejścia i osiągnięcia typowych przez PLANER przemieszczeń robota. Całość metody uzupełniają opracowane dwie strategie lokalne pozwalające poddać prowadzony proces planowania optymalizacji. Przedstawiona metoda jest podstawą programu symulacyjnego Wiz_SRM będącego komputerowym modelem PLANERA reprezentującego robota podczas procesu planowania. Analiza uzyskanych wyników jednoznacznie wskazuje, że podstawowym walorem opracowanej metody jest prostota i efektywność czasowa dokonywanych analiz, będąca wynikiem wyeliminowania procesu poszukiwania heurystycznego rozwiązań dopuszczalnych. Ta cecha opracowanej metody stanowi jej podstawowy walor utylitarny.
EN
The scope of the thesis is the presentation of several years' studies on the issue of planning collision-free trajectories of manipulative industrial robots. On the grounds of graphic methods that are widely popular in the field of robotics, an attempt was made to find a solution. This novel solution is based on adjusting highly efficient, in terms of time and calculation procedure, techniques of planning mobile robot motions to the task of planning the motion of industrial robots, both manipulative and stationary. In the first part of the thesis, recent state of knowledge on the robotization of manufacturing systems is described. The requirements and constraints are characterized as determined for flexible technical systems. The update on most recent methods of planning collision-free trajectories of manipulative robots is provided. The basic problem of the analysis of the 3D space surrounding the robot Is discussed. The existing methods are reviewed, classified and their properties determined, including the necessity of applying heuristic search methods. Accordingly, detailed scope of investigation is designated and the thesis put forward. The main part of the thesis includes the discussion on the assumptions and the essence of the proposed method of planning collision-free trajectories of manipulative robots. The bases for the adjustment of mobile robotic planning are explained and substantiated. On the grounds of the classic octal trees method of analyzing space, enriched by the reinforced learning mechanism, the bases for the planning process are determined. Markov's decision making mathematical apparatus is applied to stochastic process control. The fundamental parameters of the process are defined, including: conditions of the collision between the robot and its surroundings, the space of the robot state, the set of contiguity states, conditional probability functions of robot passage and destinations as specified by the planner. The whole method is supplemented by two local strategies enabling the optimization of the planning process. On the bases of the discussed method, Wiz SRM simulation program was designed. The program is a computer model of the planner that represents the robot in the planning process. The results explicitly indicate that the basic advantage of the method, constituting its greatest practical strength, is the simplicity and efficiently of analyses, due to the elimination of the process of heuristic search for acceptable solutions.
Słowa kluczowe
PL
EN
Wydawca
Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Czasopismo
Zeszyty Naukowe. Mechanika / Politechnika Śląska
Rocznik
2004
Tom
z. 148
Strony
1--182
Opis fizyczny
Bibliogr. 221 poz.
Twórcy
autor
Kost G.
  • Instytut Automatyzacji Procesów Technicznych i Zintegrowanych Systemów Wytwarzania Politechniki Śląskiej, 44-100 Gliwice, ul. Konarskiego 18A, tel.: (0-32) 237-16-09, gabriel.kost@polsl.pl
Bibliografia
  • 1. Arai Y., Fujii T., Asama H., Kaetsu H., Endo I.: Collision avoidance in multi-robot systems based on multi-layered reinforcement learning. Robotics and Autonomous Systems 29(1999), Elsevier 1999, pp. 21-32.
  • 2. Asada M., Uchibe E., Hosoda K.: Cooperative behavior acquisition for mobile robots in dynamically changing real worlds via vision-based reinforcement learning and development. Artificial Intelligence 110(1999), Elsevier 1999, pp. 275-292.
  • 3. Asep R., Achaibou A.K., Mora-Camino F.: Automatic Collision Avoidance Based on Supervised Predictive Controllers. Control Engineering Practice, Vol. 4, No. 8, Pergamon Press 1996, pp. 1169-1175.
  • 4. Autere A.: Hierarchical A* based path planning - a case study. Knowledge-Based Systems 15(2002), Elsevier 2002, pp. 53-66.
  • 5. Awrejcewicz J., Mosdorf R.: Analiza numeryczna wybranych zagadnień dynamiki chaotycznej. WNT, Fundacja „Książka Naukowo-Techniczna”, Warszawa 2003.
  • 6. Awrejcewicz J., Wodzicki W.: Podstawy automatyki: teoria i przykłady. Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej, Łódź 2001.
  • 7. Awrejcewicz J.: Drgania deterministyczne układów dyskretnych. WNT, Warszawa 1996.
  • 8. Awrejcewicz Ł: Matematyczne metody mechaniki. Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej, Łódź 1995.
  • 9. Bailey T., Nebot Ed.: Localisation in large-scale environments. Robotics and Autonomous Systems, vol.37 (2001), pp. 261-281, Elsevier 2001.
  • 10. Barczyk J., Igieliński J., Łunarski J.: Układy podawania w systemach automatycznego montażu. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 1996.
  • 11. Bartlett P.L., Baxter P.: Estimation and Approximation Bounds for Gradient-Based Reinforcement Learning. Journal of Computer and Systems Sciences, 64(2002), Academic Press 2002, pp. 133-150.
  • 12. Bellier C., Laugier C., Mazer E., Troccaz J.: A practical system for planning safe trajectories for manipulator robots, in Mechatronics and Robotics, I. Advances in Design and Manufacturing, edtrs: MecConaill P.A., Drews P., Robrock K.-H., OIS Press, Amsterdam 1991, pp. 153-163.
  • 13. Ben-Arieh D.: Task management in a multi-robot environment. Computer Integrated Manufacturing Systems, Vol. 10, No. 2. Elsevier 1997, pp. 123-131.
  • 14. Blum Ch., Jacob W.: Programming Languages for Industrial Robots. Spronger-Werlag, 1986.
  • 15. Boada B.L., Blanco D., Moreno L.: Symbolic Place Recognition in Voronoi-Based Maps by Using Hidden Markov Models. Journal of Intelligent and Robotic Systems, 39 (2004), pp. 173-197. Kluwer Academic Publishers 2004.
  • 16. Bole L., Cytowski J.: Metody przeszukiwania heurystycznego, t. 1, PWN, Warszawa 1989.
  • 17. Borkowski A., Dubrawski A., Racz J.: Sieci neuronowe typu ART w systemach nawigacyjnych autonomicznych robotów. Materiały V Krajowej Konferencji Robotyki, t.1, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1996, s. 167-176.
  • 18. Bronsztejn LN., Siemiendiajew K.A.: Matematyka. Poradnik encyklopedyczny. PWN, Warszawa 1990.
  • 19. Carvera E., Pobił del A.P.: Sensor-based learning for practical planning of fine motion in robotics. Information Sciences. An International Journal. Elsevier, 145 (2002), pp. 147-168.
  • 20. Chatila R., Alami R., Giralt G.: Task-Level Programmable Intervention Autonomous Robots, in Mechatronics and Robotics, I. Advances in Design and Manufacturing, Edts: MacConaill P.A., Drews P., Robrock K.-H., IOS Press, Amsterdam 1991, pp.77-87.
  • 21. Chen K. Tham: Reinforcement learning of multiple tasks using a hierarchical CMAC architectuire. Robotics and Autonomous Systems 15/1995, pp. 247-274, Elsevier.
  • 22. Cheng H., Cheng H.D.: Feasible map algorithm for path planning. Robotics and Autonomous Systems, 17(1996), Elsevier 1996, pp. 149-170.
  • 23. Chlebus E., Cholewa M., Borkowski T.: Proces-oriented product development. Proc, of the CAMT Conference “Modem trends in manufacturing”, Wroclaw 2002. pp. 89-104.
  • 24. Chlebus E., Cholewa M.: Model danych w technologicznym projektowaniu procesów wytwarzania. Materiały V Konferencji „Komputerowo zintegrowane wytwarzanie”, t.l, Zakopane 2002. WNT, Warszawa 2002, s. 168-177.
  • 25. Chlebus E., Cholewa M.: Modele danych w TPP. Materiały V Międzynarodowej konferencji naukowej „Komputerowe wspomaganie prac inżynierskich”, t.1. Wrocław 2000. s. 185-192.
  • 26. Chlebus E., Duda J., Knosala R., Krzyżanowski J., Matuszek J.: Technologiczne przygotowanie produkcji. Materiały konferencji „Automatyzacja produkcji 2000. Wiedza-technika-postęp”. Prace Naukowe Instytutu Technologii Maszyn i Automatyzacji Politechniki Wrocławskiej nr 78. Konferencje. Referaty plenarne. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2000, s. 45-78.
  • 27. Chlebus E., Dybała B., Boratyński T.: Geometrie CAD models in design and integrated product development. Proc, of the CAMT Conference “Modem trends in manufacturing”, Wroclaw 2002. pp. 273-282.
  • 28. Chlebus E.: Techniki komputerowe CAx w inżynierii produkcji. WNT, Warszawa 2000.
  • 29. Choset H.: Coverage of Known Spaces: The Boustrophedon Cellular Decomposition. Autonomous Robots, 9 (2000), pp. 247-253. Kluwer Academic Publishers 2000.
  • 30. Cichosz P.: Systemy uczące się. WNT, Warszawa 2000.
  • 31. Coiffet P.: Interaction with the environment: robot sensors and sensing. Kogan Page, London 1987.
  • 32. COSIMIR Professional: www.cosimir.com
  • 33. Crowley J.L., Causse O., Reignier P.: Layers of Control in Autonomous Navigation, in Mechatronics and Robotics, I. Advances in Design and Manufacturing, Edts: MacConaill P.A., Drews P„ Robrock K.-H., IOS Press, Amsterdam 1991, pp. 67-76.
  • 34. Dalventhal K.M., Kissner A., Kulick M.: Matematyka. Kompendium. Horyzont, Grupa Wydawnicza Bertelsmann Media 2002.
  • 35. Daman D., Kari S., Bade A., Suaib N.M.: An Overview of Collision Detection in Virtual Environment. Proc, of The 18th International Conference on CAD/CAM, Robotics and Factories of The Future. Porto, vol. 2, Portugal 2002, pp. 501-513.
  • 36. Dapena E.G., Moreno L.L., Nombela A.P.: path Planning with Uncertainty. Proc, of The 18lh International Conference on CAD/CAM, Robotics and Factories of The Future. Porto, vol. 2, Portugal 2002, pp. 491-499.
  • 37. Deok-Soo K., Donguk K., Sugihara K.: Voronoi diagram of a circle set from Voronoi diagram of a point set: I. Topology. Computer Aided Geometric Design, 18 (2001), pp. 541-562.
  • 38. Dieguez A.R., Sanz R., López J.: Deliberative On-Line Local Path Planning for Autonomous Mobile Robots. Journal of Intelligent and Robotics Systems, 37 (2003), pp. 1-19. Kluwer Academic Publishers 2003.
  • 39. Dillmann R., Schneider S.: Integration of Product Data Models Into Object-Oriented Robot Assembly Planning and Programming Systems, in echatronics and Robotics, I. Advances in Design and Manufacturing, Edts: MacConaill P.A., Drews P., Robrock K.-H., IOS Press, Amsterdam 1991, pp. 127-141.
  • 40. Duelen G., Mtinch H., Zhang Y.: Planning Systems for Robot Motion Optimization. Prod. Engineering Research and Development in Germany. Annals of the German Academic Society for Production Engineering, vol 1, Issue 2, 1994. Hanser Verlag 1994.
  • 41. Dulęba L, Łysakowska B.: Zmodyfikowana metoda R.H. Taylora śledzenia ścieżek prostoliniowych, t. 2, Materiały HI Krajowej Konferencji Robotyki, Wrocław 1990, s. 61-67.
  • 42. Dulęba I.: Algorithms of Motion Planning for Nonholonomic Robots. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1998.
  • 43. Dulęba L: Metody i algorytmy planowania ruchu robotów mobilnych i manipulacyjnych. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001.
  • 44. Durrant-Whyte H.F.: Integration, coordination and control of multi-sensor robot system. Kluwer Academic, Boston 1988.
  • 45. Egerstedt M., Martin C.F.: Optimal trajectory planning and smooth splines. Automatica 37(2001), Pergamon Press 2002, pp. 1057-1064.
  • 46. Elnagar A., Hussein A.: On optimal constrained trajectory planning in 3D environments. Robotics and Autonomous Systems. Elsevier, 33(2000), pp. 195-206.
  • 47. eMPowers (Robocad): w^ww'.tecnomatix.com/showpage.asp
  • 48. Etzion M., Rappoport A.: Computing Voronoi skeleton of a 3-D polyhedron by space subdivision. Computational Geometry. Theory and Applications, 21 (2002), pp. 87-120.
  • 49. Ferrari C., Pagello E., Ota J., Arai T.: Multirobot motion coordination in space and time. Robotics and Autonomous Systems 25(1998), Elsevier 1998, pp. 219-229.
  • 50. Flash T., Richardson M.J.E., Handzel A.A.: The Control of Motion: From Biological to Robotic Systems. Proc, of the Sixfth International Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics. Międzyzdroje 2000, s. 523-531.
  • 51. Forsythe W., Goodall R.M.: Digital Control. McGraw-Hill, Inc.
  • 52. Fortuna Z., Macukow B., Wąsowski J.: Metody numeryczne. Wyd. II, WNT, Warszawa 1993.
  • 53. Frey W.: RAPID - Język programowania robotów przemysłowych. Narzędzia wspierające programowanie. Materiały VI Krajowej Konferencji Robotyki. Świeradów Zdrój 1998, s. 243-249.
  • 54. Gajek L., Kałuszka M.: Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody. WNT, Warszawa 1996.
  • 55. Galicki M.: Generowanie bezkolizyjnych trajektorii manipulatorów redundantnych. Studia z Automatyki i Informatyki, t. 26, Poznańskie Towarzystwo Przyjaciół Nauk. Wydział Nauk Technicznych. Prace Komisji Informatyki i Automatyki, Poznań 2001, s. 55-68.
  • 56. Galicki M.: Wybrane metody planowania optymalnych trajektorii robotów manipulacyjnych. WNT, Warszawa 2000.
  • 57. Gavrilova M.L.: On a Nearest-Neighbor Problem Under Minkowski and Power Metric for Large Data Sets. The Journal of Supercomputing, 22 (2002), pp. 87-98. Kluwer Academic Publishers 2002.
  • 58. Gawłowicz P.: Zastosowanie metod przeszukiwania heurystycznego do wyznaczania optymalnego sterowania robotów. Studia z Automatyki i Informatyki, t. 23, Poznańskie Towarzystwo Przyjaciół Nauk. Wydział Nauk Technicznych. Prace Komisji Informatyki i Automatyki, Poznań 1998, s. 113-124.
  • 59. Giacomo De G., Lesperance Y., Levesque H.J.: ConGolog, a concurrent programming language based on the situation calculus. Artificial Intelligence 121(2000), Elsevier 2000, pp. 109-169.
  • 60. Giergiel M., Hendzel Z., Żylski W.: Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2002.
  • 61. Glasius R., Komoda A., Gielen S.C.A.: Neural Network Dynamics for Path Planning and Obstacle Avoidance. Neural Networks, Pergamon Press, Vol 8, No. 1, pp. 125-133, 1995.
  • 62. Hailu G.: Symbolic structures in numeric reinforcement for learning optimum robot trajectory. Robotics and Autonomous Systems 37(2001), Elsevier 2001, pp. 53-68.
  • 63. Hemmerle J.S., Prinz F.B.: Next Generation Environment for Manufacturing Task Planning, in Mechatronics and Robotics, I. Advances in Design and Manufacturing, Edts: MacConaill P.A., Drews P., Robrock K.-H., IOS Press, Amsterdam 1991, pp.91-101.
  • 64. Honczarenko J.: Elastyczna automatyzacja wytwarzania. Obrabiarki i systemy obróbkowe. WNT, Warszawa 2000.
  • 65. Honczarenko J.: Roboty przemysłowe. Budowa i zastosowanie. WNT, Warszawa 2004.
  • 66. Honczarenko J.: Roboty przemysłowe. Elementy i zastosowanie. WNT, Warszawa 1996.
  • 67. IGRIP: www.aatinc.on.ca/robots.htm
  • 68. losifescu M.: Skończone procesy Markowa i ich zastosowanie. PWN, Warszawa 1988.
  • 69. Jacak W.: Roboty inteligentne. Metody planowania działań i ruchu. Wydawnictwo Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1991.
  • 70. Jamhour E., André P.J.: Planning smooth trajectories along parametric path. Mathematics and Computers in Simulation. Elsevier N.H., 41(1996), pp. 615-626.
  • 71. Jankowski B.: GRAFY. Algorytmy w Pascalu. Wydawnictwo MIKOM, Warszawa 1998.
  • 72. Jankowski B.: Programowanie w praktyce. Wydawnictwo MIKOM, Warszawa 1999.
  • 73. Kandil A.A., Nour Eldin H.A., Markova V.: A. Quatemionic Formulation For The Path Geometry of A redundant Planar Robot With Synchronized Angle Motion. Proc, of the Sixfth International Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics. Międzyzdroje 2000, s. 703-709.
  • 74. Kandil A.A., Nour Eldin H.A.: Types, Properties and Parameterization of The Possible Planar Path Generated by Synchronized Angle Motion of a 2 DOF Planar Robot. Proc. of the Sixfth International Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics. Międzyzdroje 2000, s. 697-671.
  • 75. Katevas N.I., Tzafestas S.G., Pnevmatikatos Ch.G.: The Approximate Cell Decomposition with Local Node Refinement Global Path Planning Method: Path Nod Refinement and Curve Parametric Interpolation. Journal of Intelligent and Robotics Systems, 22 (1998), pp. 289-314. Kluwer Academic Publishers 1998.
  • 76. Kavraki L.E., Latombe J.-C., Motwani R., Raghavan P.: Randomized Query Processing in Robot Path Planning. Journal of Computer and System Sciences, 57(1998), pp. 50-60.
  • 77. Khoo L.P., Teo M.Y.: A prototype fuzzy-based classifier system for trajectory planning. Journal of Network and Computer Applications 20(1997), Academic Ptess Ltd. 1997, pp. 191-202.
  • 78. Kingston J.: High Performance Knowledge Bases: four approaches to knowledge acquisition, representation and reasoning for workaround planning. Expert Systems with Applications, Pergamon Press, 21(2001), pp. 181-190.
  • 79. Knapczyk J., Lebiediew P.A.: Teoria mechanizmów przestrzennych i manipulatorów. WNT, Warszawa 1990.
  • 80. Koch T.: Programowanie redundantnych robotów przemysłowych. Prace Naukowe Instytutu Technologii Maszyn i Automatyzacji Politechniki Wrocławskiej, Seria: Monografie, z. 18, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1996.
  • 81. Kohut P., Uhl. T.: The rapid prototyping of the visual servoing on MATLAB/Simulink/dSPACE environment. Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics. Vol. 2, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Międzyzdroje 2001, pp. 677-682.
  • 82. Kohut P., Uhl. T.: Szybkie prototypowanie układów sterowania wizyjnego w środowisku MATLAB/Simulink/dSPACE. Materiały VII Krajowej Konferencji Robotyki. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Lądek Zdrój 2001, s. 117-126.
  • 83. Kowalczuk Z., Ostachowicz W., Raczyński P., Rożnowski G.: Badania modelowe robota podwodnego. Materiały Seminarium Naukowego. „Projekty badawcze w dziedzinie robotyki”. PIAP, Warszawa 1994, s. 205-210.
  • 84. Kosmol J.: Automatyzacja obrabiarek i obróbki skrawaniem. WNT, Warszawa 1995.
  • 85. Kost G.: Collision-Free Robot’s Trajectory Planning Based Upon Self-Learning Algorithm Assumption, in Computer Integrated Manufacturing. Advanced Design and Management, Edts: B.Skołud, D. Krenczyk. WNT, Warszawa 2003, pp.287-291.
  • 86. Kost G.: Układy sterowania robotów przemysłowych. Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2000.
  • 87. Kost G.G., Skołud B.: Definiowanie struktur kinematycznych. Materiały VI Krajowej Konferencji Robotyki Świeradów Zdrój, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, seria Prace Naukowe ICT, Wrocław 1998, 9-12.09.1998. t. 1, s. 27-34.
  • 88. Kost G.G., Stankiewicz K.: Stochastic Markov’s decision making process In the analysis of robot working space. Proc, of the Symposium on Methods of Artificial Intelligence AI-METH-2003, Edts.: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski, Gliwice 2003, pp.70-72.
  • 89. Kost G.G., Zdanowicz R.: Monitoring and Simulation in The Model of The Computer Turning Cell, Materiały II Międzynarodowej Konferencji CIM'94, Zakopane 1994, Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej z. 117, Gliwice 1994, s. 403-414.
  • 90. Kost G.G.: Graf obsługi zrobotyzowanego gniazda wytwórczego. Materiały VIII Międzynarodowej Konferencji Naukowo-Technicznej pt.: Tendencje rozwojowe w procesach produkcyjnych. Zielona Góra 1997, s. 175-180.
  • 91. Kost G.G.: Język opisu sceny robota w systemie komputerowego wspomagania programowania robotów przemysłowych. IV Krajowa Konferencja Robotyki, Wrocław 1993, t. 1, s. 343-351.
  • 92. Kost G.G.: Method of avoiding collisions of a robot with its environment based on the system of weights. Proc, of the 7th International Conference ROBTEP 2004-Automation/Robotics in theory and practice, Vyśne Ruźbachy 2004, pp. 301-304, Slovak Republic.
  • 93. Kost G.G.: Metoda unikania przeszkód w systemie automatycznego programowania robotów przemysłowych. Materiały Konferencji Naukowo-Technicznej Automatyzacja - nowości - perspektywy AUTOMATION 2004, PIAP, Warszawa 2004, s. 543-551.
  • 94. Kost G.G.: Model zrobotyzowanego elastycznego systemu wytwórczego. Materiały HI Konferencji Naukowo-Technicznej MECHATRONIKA '97. Warszawa 1997, s. 115-120.
  • 95. Kost G.G.: Modelowanie stanu robota z zastosowaniem sieci Petriego. Materiały V Krajowej Konferencji Robotyki, Wrocław - Świeradów Zdrój 1996, s. 172-180.
  • 96. Kost G.G.: Problem Oriented Programming of the Robot. Model of the Technological Process. Proc, of the CIM'96 Conference, Zakopane 1996, pp. 183-192.
  • 97. Kost G.G.: Strategia poszukiwanie bezkolizyjnych ścieżek robotów. Materiały 8 Krajowej Konferencji Robotyki, Polanica Zdrój 2004, w druku. (Preprinty: s. 229-230).
  • 98. Kost G.G.: Strategy of determining non-collision trajectories of robot operating in a complex process environment. Proc, of the 7th International Conference ROBTEP 2004-Automation/Robotics in theory and practice, VySne Rużbachy 2004, pp. 305-308, Slovak Republic.
  • 99. Kost G.G.: System of designing robot trajectory on the grounds of Markov’s decision processes and Q-leaming algorithm. Proc, of the 7th International Conference ROBTEP 2004-Automation/Robotics in theory and practice, VySne Rużbachy 2004, pp. 309-312, Slovak Republic.
  • 100. Kost G.G.: Zastosowanie algorytmu Q-leaming do programowania robotów przemysłowych. Proc.of the 12th International Scientific Conference on Achievements in Mechanical and Materials Engineering AMME’2003. Edt. L.A. Dobrzański, Gliwice - Zakopane 2003, pp. 505-508.
  • 101. Kowalenko I.N., Kuzniecow N.J., Szurienkow W.M.: Procesy stochastyczne. Poradnik. PWN, Warszawa 1989.
  • 102. Kozłowski K., Dutkiewicz P., Wróblewski W.: Modelowanie i sterowanie robotów. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003.
  • 103. Kreczmer B.: Multi-Sonar System for Mobile Robot Navigation. Proc, of the Fifth International Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics. Międzyzdroje 1998, s. 931-936.
  • 104. Krishnan R., Das A., Gurumoorthy B.: Octree encoding of B-RepBased Objects. Computer and Graphics, Vol.20, No. 1, pp.107-114, Pergamon 1996.
  • 105. Króse B.J.A.: Learning from delayed rewards. Robotics and Autonomous Systems 15(1995), Elsevier 1995, pp. 233-235.
  • 106. Kruusmaa M.: Global Level Path Planning for Mobile Robots in Dynamic Environments. Journal of Intelligent and Robotics Systems, 38 (2003), pp. 55-83. Kluwer Academic Publishers 2003.
  • 107. Kulikowski J. L.: Zarys teorii grafów. Zastosowania w technice. Biblioteka Naukowa Inżyniera. PWN, Warszawa 1986.
  • 108. Kushner H.: Wprowadzenie do teorii sterowania stochastycznego. PWN, Warszawa 1983.
  • 109. Kwolek B., Wysocki M.: Trajectory Planning and Stabilizing Using Visual Feedback and Transputer Network. Proc, of the Fourth International Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics. Międzyzdroje 1997, s. 921-926
  • 110. Latombe J.C.: Robot Motion Planning. Kluwer Academic Publisher, 1993.
  • 111. Laumond J.P. (Ed): Robot Motion Planning and Control. Springer-Verlag, 1998.
  • 112. Lee D.T., Yang C.D., Wong C.K.: Rectilinear paths among rectilinear obstacles. Discrete Applied Mathematics 70(1996), Elsevier N.H., pp. 185-215.
  • 113. Lee M.H.: Intelligent Robotics. Halsted Press (John Wiley&Sons)& Open University Pres (Milton Keynes), New York 1989.
  • 114. Leng D.Y., Chen M.: Robot Trajectory Planning Using Simulation. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Pergamon 1997, Vol.13, No. 2, pp.121-127.
  • 115. Lin F., Levesque H.J.: What robots can do: robot programs and effective achievability. Artificial Intelligence 101(1998), Elsevier 1998, pp. 201-226.
  • 116. Littman M.L., Sutton R.S., Singh S.: Predictive Representation od State. Proceedings of the Conference on Advances in Neural Information Processing Systems 14 (2001), pp.7, http://www-anw.cs.umass.edu/~rich publication.html
  • 117. Lowrie T.: The influence of visual and spatial reasoning in interpreting simulated 3-D works. International Journal of Computers for Mathematical Learning. 7 (2002), pp. 301-318. Kluwer Academic Publishers 2002.
  • 118. Lynch M.: Computer Numerical Control. Advanced Techniques. McGra-Hill, Inc. 1993.
  • 119. Maaref H., Barret C.: Sensor-based navigation of mobile robot in an indoor environment. Robotics and Autonomous Systems 38(2002), Elsevier 2002, pp. 1-18.
  • 120. Majchrzak E., Mochnacki B.: Metody numeryczne. Podstawy teoretyczne, aspekty praktyczne i algorytmy. Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 1996.
  • 121. Mansor M.A., Morris A.S.: Path Planning in Unknown Environment With Obstacles Using Virtual Window. Journal of Intelligent and Robotics Systems, 24 (1999), pp. 235-251. Kluwer Academic Publishers 1999.
  • 122. Marsland S., Shapiro J., Nehmzow U.: A self-organising network that grows when required. Neural Networks, 15 (2002), pp. 1041-1058. Pergamon 2002.
  • 123. Marti K., Qu S.: Path Planning for Robots by Stochastic Optimization Methods. Journal of Intelligent and Robotics Systems, 22 (1998), pp. 117-127. Kluwer Academic Publishers 1998.
  • 124. Martin C.F., Sun Sh., Egerstedt M.: Optimal Control, Statistics and Path Planning. Mathematical and Computer Modelling. 33(2001), Pergamon Press 2002, pp. 23-253.
  • 125. Martin P., Millan J. del R.: Robot arm reaching through neural inversions and reinforcement learning. Robotics and Autonomous Systems 31(2000), Elsevier 2000, pp. 227-246.
  • 126. Martinez-Al faro H., Gómez-Garcia S.: Mobile robot path planning and tracking using simulated annealing and fuzzy logic control. Expert Systems with Applications 15(1998), Pergamon Press 1998, pp. 421-429.
  • 127. Mediavilla M., Fraile J-C., Galindo I.J., Gonzales M.T.: Selection of Strategies for Collision-free Motion in Multi-manipulator Systems. Journal of Intelligent and Robotics Systems, 38 (2003), pp.85-104. Kluwer Academic Publishers 2003.
  • 128. Millan J. del R.: Reinforcement learning of goal-directed obstacle-avoiding reaction strategies in an autonomous mobile robot. Robotics and Autonomous Systems 15 (1995), pp. 275-299.
  • 129. Mirolo C., Pagello E.: A New Cell-subdivision Approach to Plan Free Translations in Cluttered Environments. Journal of Intelligent and Robotics Systems, 38 (2003), pp. 5-30. Kluwer Academic Publishers 2003.
  • 130. Miyazaki K., Yamamura M., Kobayashi Sh.: ¿-Certainty Exploration Method: an action selector to identify the environment in reinforcement learning. Artificial Intelligence 91(1997), Elsevier 1997, pp. 155-171.
  • 131. Morecki A., Knapczyk J., Kędzior K.: Teoria mechanizmów i manipulatorów. Podstawy i przykłady zastosowań. WNT, Warszawa 2002.
  • 132. Morecki A., Knapczyk J.: Podstawy robotyki. Teoria i elementy manipulatorów i robotów. WNT, Warszawa 1993.
  • 133. Nagabhushan P., Manohara Pai M.M.: Cognition of free space for planning the shortest path: A framed free space approach. Pattern Recognition Letters 22(2001), Elsevier N.H. 2002, pp. 971-982.
  • 134. Ngoc-Minh L.: Abstract Voronoi diagram in 3-space. Journal of Computer and System Sciences. 68 (2004), pp. 41-79. Elsevier 2004.
  • 135. Nof Sh.: Handbook of Industrial Robotics. John Wiley& Sons, Inc. 2000.
  • 136. Ohsawa Y., Tamura K.: Efficient Location for a Semi-Obnoxious Facility. Annals of Operations Research, 123 (2003), pp. 173-188. Kluwer Academic Publishers 2003.
  • 137. Olszewski M.: Manipulatory i roboty przemysłowe. WNT, Warszawa 1992.
  • 138. Ostachowicz W., Szwedowicz J.: Analiza dynamiki manipulatora z uwzględnieniem podatności jego członów. Materiały II Krajowej Konferencji Robotyki, Wrocław 1988, s. 179-186.
  • 139. Ostachowicz W., Szwedowicz J.: Dynamika manipulatorów z uwzględnieniem podatności i luzów w układach napędowych. Materiały XXVII Sympozjum „Modelowanie w mechanice”. Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 1988, s.377-384.
  • 140. Pająk G., Galicki M.: Collision-Free Trajectory Planning of The Redundant Manipulators. Proc, of the Sixth International Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics. Międzyzdroje 2000, s. 605-610.
  • 141. Pająk G.: Planowanie bezkolizyjnej trajektorii manipulatora przy ograniczeniach na sterowania. Studia z Automatyki i Informatyki, t. 26, Poznańskie Towarzystwo Przyjaciół Nauk. Wydział Nauk Technicznych. Prace Komisji Informatyki i Automatyki, Poznań 2001, s. 147-158.
  • 142. Pająk L: Planowanie suboptymalnych trajektorii manipulatorów redundantnych w przestrzeni roboczej z przeszkodami. Studia z Automatyki i Informatyki, t. 26, Poznańskie Towarzystwo Przyjaciół Nauk. Wydział Nauk Technicznych. Prace Komisji Informatyki i Automatyki, Poznań 2001, s. 135-145.
  • 143. Pawlukowicz P., Jardzioch A., Honczarenko J.: Industrial Robot Programming in Production System Using off-line Method. Proc, of the Sixth International Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics. Międzyzdroje 2000, s. 661-664.
  • 144. Petiot J.F., Chedmail P., Hascoet J.-Y.; Contribution to the scheduling of trajectories in robotics. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 14(1998), Pergamon Press 1998, pp. 237-251.
  • 145. Pfeifer R.: Cognition - Perspectives from autonomous agents. Robotics and Autonomous Systems 15(1995), Elsevier 1995, pp. 47-70.
  • 146. Pieniążek A., Weiss J., Winiarz A.: Procesy stochastyczne w problemach i zadaniach. Wyd. Politechniki Krakowskiej, Kraków 2000.
  • 147. Plucińska A., Pluciński E.: Probabilistyka. Rachunek prawdopodobieństwa. Statystyka matematyczna. Procesy stochastyczne. WNT, Warszawa 2000.
  • 148. Podgórska M., Śliwka P., Topolewski M., Wrzosek M.: Łańcuchy Markowa w teorii i w zastosowaniach. Szkoła Główna Handlowa. Oficyna Wydawnicza, Warszawa 2002.
  • 149. Podsędkowski L.: Dynamiczne planowanie trajektorii robotów mobilnych w zmiennej przestrzeni roboczej. Zeszyty Naukowe Politechniki Łódzkiej nr 809, Wyd. Politechniki Łódzkiej, Łódź 1999.
  • 150. Podsiadło M.: Zastosowania algorytmów genetycznych do generacji trajektorii robotów. Studia z Automatyki i Informatyki, t. 24, Poznańskie Towarzystwo Przyjaciół Nauk. Wydział Nauk Technicznych. Prace Komisji Informatyki i Automatyki, Poznań 1999, s. 137-150.
  • 151. Preparata F.P., Shamos M. I.: Geometria obliczeniowa. Wprowadzenie. Wyd. Helion, Gliwice 2002.
  • 152. Pritschow G.: Technika sterowania obrabiarkami i robotami przemysłowymi. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1995.
  • 153. Pugh A.: Robot sensors. Vol. 1, Vision. IFS, Kempston 1986.
  • 154. Pugh A.: Robot sensors. Vol. 2, Tactile and non-vision. IFS, Kempston 1986.
  • 155. Putz B.: Znaczenie punktów kontrolnych w procesie projektowania powierzchni. Mechanik nr 12/2003, s. 747-750.
  • 156. Rafanidis I., Vlahavas I.: Multiobjective heuristic state-space planning. Artificial Intelligence 145(2003), Elsevier 2003, pp. 1-32.
  • 157. Rembold U.: Robot Technology and Applications. Marcel Dekker, Inc. 1990.
  • 158. Rieger J.H.: Voronoi Diagrams of Real Algebraic Sets. Geometriae Dedicata, 98 (2003), pp. 81-94. Kluwer Academic Publishers 2003.
  • 159. Robotmaster: www.robotmaster.com
  • 160. Robsim - CAMELOT : www.camelot.dk
  • 161. Roszkowska E., Wnuk M.: „CeRo” - Implementacja języka programowania robotów w rozproszonym środowisku obliczeniowym. Materiały VI Krajowej Konferencji Robotyki, Świeradów Zdrój 1998, s. 267-278.
  • 162. Samejima K., Omori T.: Adaptive internal state space construction method for reinforcement learning of a real-world agent. Neural Networks 12(1999), Pergamon Press 1999, pp. 1143-1155.
  • 163. Saona-Vazquez C., Navazo I, Brunet P.: The visibility octree: a data structure for 3-D navigation. Computers & Graphics, 23 (1999), pp. 635-643. Pergamon 1999.
  • 164. Saramago S.F.P., Junior St. V.: Optimal trajectory planning of robot manipulators in the presence of moving obstacles. Mechanism and Machine Theory. Pergamon Press, 35(2000), pp. 1079-1094.
  • 165. Saramago S.F.P., Junior St. V.: Optimization of The Trajectory Planning of Robot Manipulators Taking Into Account The Dynamic of The System. Mechanism and Machine Theory. Vol. 33, No. 7, pp. 883-894. Pergamon Press 1988.
  • 166. Sawik T.: Optymalizacja dyskretna w elastycznych systemach produkcyjnych. WNT, Warszawa 1992.
  • 167. Sawik T.: Planowanie i sterowanie produkcji w elastycznych systemach produkcyjnych. WNT, Warszawa 1996.
  • 168. Shah Hamzei G.H., Mulvaney D.J.: On-line learning of fuzzy decision trees for global path planning. Engineering Applications of Artificial Intelligence 12(1999), Pergamon Press 1999, pp. 93-109.
  • 169. Shehory O., Kraus S.: Methods for task allocation via agent coalition formation. Artificial Intelligence 101(1998), Elsevier 1998, pp. 165-200.
  • 170. Shiller Z., Sundar S.: On-Line Dynamic Motion Planning. Proc, of the Fourth International Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics. Międzyzdroje 1997, s. 897-906.
  • 171. Sierocki I.: Jak układać klocki: Wprowadzenie do teorii reprezentacji problemu planowania akcji. Materiały IV Krajowej Konferencji Robotyki, t.l, Wydawnictwo Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1993, s. 273-280.
  • 172. Skołud B., Kost G. G.: GUI - system for computer assisted programming of industrial robots. Elektrotechnik und Informationstechnik OVE - Verbandszeitschrift, No 5, 1998, pp. 251-256.
  • 173. Skołud B., Kost G.: Planowanie bezkolizyjnych trajektorii robota metodą modelowania oktalnego. Materiały IV Krajowej Konferencji Robotyki, t.l, Wydawnictwo Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1993, s. 281-289.
  • 174. Skołud B., Kost G.G.: Computer Aided Detection of Solids Collision in FMS With Robot by CAD Simulation. Materiały Międzynarodowej Konferencji CIM'92, Zakopane 1992. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Gliwice 1992, s. 359-366.
  • 175. Skołud B., Kost G.G.: Computer Model of FMC. International DAAAM Symposium "Automation and Metrology: Challange and Chance", Maribor Slovenia 1994.
  • 176. Skołud B., Kost G.G.: Information flow in the flexible manufacturing cell (FMC). Proc, of the III-rd International Scientific Conference AMME'94, Gliwice 1994, s.311-316.
  • 177. Spong M.W., Vidyasagar M.: Dynamika i sterowanie robotów. WNT, Warszawa 1997.
  • 178. Steels L.: When are robots intelligent autonomous agents? Robotics and Autonomous Systems 15(1995), Elsevier 1995, pp. 3-9.
  • 179. Stone P., Sutton R.S.: Scalling Reinforcement Learning Toward RoboCup Soccer. Proceedings of the 18th International Conference on Machine Learning, 2001; http://www-anw.cs.umass.edu/~rich/Dublication.html
  • 180. Sutton R.S., Barto A.G.: Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press 1998; http://www-anw.cs.umass.edu/~rich/book
  • 181. Sutton R.S.: Reinforcement Learning and Artificial Intelligence, pp. 19, http://www-anw.cs.umass.edu/~rich/publication.html
  • 182. Sutton R.S.: Reinforcement Learning Architectures. Proceedings ISKIT’92 International Symposium on Neural Information Processing. Fukuoka, Japan 1992; http://mvw-anw.es.umass.edu/~richDuhlicatiomhtml
  • 183. Świder J. (red.): Sterowanie i automatyzacja procesów technologicznych i układów mechatronicznych. Układy pneumatyczne i elektropneumatyczne ze sterowaniem logicznym (PLC). Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2002.
  • 184. Świder J., Wojnarowski J., Kropka J.: Estimation of Industrial Robots Subsystems Vibrations Using Transformation of Hybrid Graphs into Bond Graphs. Tenth World Congress on the Theory of Machines and Mechanisms. University of Oulu, Finland, June 20-24,1999.
  • 185. Świder J., Wojnarowski J.: Estimation of the Accuracy of Setting an Industrial Robot with Regard to External Influence, Ninth World Congress on the Theory of Machines and Mechanisms, Politécnico di Milano, Italy, August 29/September 2, 1995, IFToMM, Proceedings vol.3, p.2117-^2121.
  • 186. Świder J., Wojnarowski J.: Numerical Computation of the Accuracy of a Trajectory of a Three - Dimensional Model of an Industrial Robot by Means of Matrix Hybrid Graphs. Proceedings of the Second ECPD International Conference on Advanced Robotics, Intelligent Automation and Active Systems. Vienna, Austria, September 26 -28, 1996, p. 486-491.
  • 187. Świder J.: Generowanie równań ruchu metodą grafów. Konferencja Mechaniki Analitycznej, 26-27 września 1995, Instytut Techniki Lotniczej i Mechaniki Stosowanej, Warszawa. (Streszczenia).
  • 188. Świder J.: Macierzowe grafy hybrydowe w opisie drgających, złożonych układów mechanicznych, ZN Politechniki Śląskiej, Mechanika, z. 106, Gliwice 1991, s.221.
  • 189. Tadeusiewicz R.: Systemy wizyjne robotów przemysłowych. WNT, Warszawa 1992.
  • 190. Tchoń K., Mazur A., Dulęba L, Hossa R., Muszyński R.: Manipulatory i roboty mobilne. Modele, planowanie ruchu, sterowanie. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 2000.
  • 191. Thrun S., Mitchell T.M.: Lifelong robot learning. Robotics and Autonomous Systems 15(1995), Elsevier 1995, pp. 25-46.
  • 192. Thrun S.: An approach to learning mobile robot navigation. Robotics and Autonomous Systems, vol. 15 (1995), pp. 301-319. Elsevier 1995.
  • 193. Ting Y., Lei W.L, Jar H.C.: A path planning alghoritm for industrial robots. Computers and Industrial Engineering 42(2002), Pergamon Press 2002, pp. 299-308.
  • 194. Tónshoff H.K., Inasaki I.: Sensors in manufacturing. Wiley-VCH, Weinheim 2001.
  • 195. Torras C.: Robot adaptivity. Robotics and Autonomous Systems 15(1995), Elsevier 1995, pp.11-23.
  • 196. Tsitsiklis J.N.: On the Convergence of Optimistic Policy Iteration. Journal of Machine Learning Research 3(2002), pp. 59-72.
  • 197. Tsoularis A., Kambhampati C.: On-line Planning for Collision Avoidance on the Nominal Path. Journal of Intelligent and Robotic Systems, 21 (1998), pp. 327-371. Kluwer Academic Publishers 1998.
  • 198. Ueda K.: Reinforcement Learning Approaches to Biological Manufacturing Systems. Annals of the CIRP Vol. 49/1/2000.
  • 199. Uhl T.: Komputerowe wspomaganie projektowania mechatronicznego. Materiały Konferencji Naukowo-Technicznej „Automatyzacja - nowości - perspektywy” AUTOMATION 2002”, PIAP, Warszawa 2002, s. 41-52.
  • 200. Uhl T.: Komputerowo wspomagana identyfikacja modeli konstrukcji mechanicznych. WNT, Warszawa 1997.
  • 201. Uhl. T., Giergiel J.: Identyfikacja układów mechanicznych. PWN, Warszawa 1990.
  • 202. Uhl.T.:, Bojko T., Mrozek Z., Petko M., Szwabowski W.: Mechatroniczne podejście do projektowania i implementacji układów sterowania. Materiały I Konferencji „Automatyzacja maszyn, urządzeń i procesów” APRO’99. Krynica 1999, Gutenberg -Kraków, s. 239-250.
  • 203. Uptal R., Yaoxian X.: 3-D object decomposition with extended octree model and its application in geometric simulation of NC machining. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 14 (1998), pp. 317-327, Pergamon 1998.
  • 204. Vörös J.: A strategy for repetitive neighbor finding in octree representations. Image and Vision Computing, 18 (2000), pp. 1085-1091, Elsevier 2000.
  • 205. Vörös J.: Low-cost implementation of distance maps for path planning using matrix quadtrees and octrees. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 17(2001), Pergamon Press 2001, pp. 447-459.
  • 206. Warczyński J.: Programowanie niezawodnego ruchu manipulacyjnego robota w warunkach niepewności. Studia z Automatyki i Informatyki, t.22, Poznańskie Towarzystwo Przyjaciół Nauk. Wydział Nauk Technicznych. Prace Komisji Informatyki i Automatyki, Poznań 1997, s. 101-115.
  • 207. Warczyński J.: Sterowanie ruchem adaptacyjnym robota. Studia z Automatyki i Informatyki, t. 23, Poznańskie Towarzystwo Przyjaciół Nauk. Wydział Nauk Technicznych. Prace Komisji Informatyki i Automatyki, Poznań 1998, s. 179-189.
  • 208. Weck M., Dammertz R.: OPERA - A New Approach to Robot Programming. Annals of the CIRP, Vol. 44/1/1995, pp. 389-392.
  • 209. Weck M., Weeks J., Peper St.: Programming of Industrial Robots. Production Engineering, Vol. 1, No. 2, 1994, pp. 113-116.
  • 210. Weiß G.: Distributed reinforcement learning. Robotics and Autonomous Systems 15(1995), Elsevier 1995, pp. 135-142.
  • 211. Whitehead S.D., Lin L-J.: Reinforcement learning of non-Markov decision processes. Artificial Intelligence 73(1995), Elsevier 1995, pp. 271-306.
  • 212. www.directindustrv.com/fmd/robot off line programming software.html
  • 213. Yahja A., Singh S., Stentz A.: An efficient on-line path planner for outdoor mobile robots. Robotics and Autonomous Systems 32(2000), Elsevier 2000, pp. 129-143.
  • 214. Yang S.X., Meng M.: An efficient neural network approach to dynamic robot motion planning. Neural Networks 13(2000), Pergamon Press 2000, pp. 143-148.
  • 215. Young K.-Y., Huang Ch.-Y.: Collision-Free Path Planning and Modification Based on Task Requirements. Mechanism and Machine Theory. Pergamon Press 1997, Vol. 32, No. l,pp. 21-37.
  • 216. Zanardi Ch., Herve J.-Y., Cohen P.: Representation of interactions between mobile robots for trajectory planning. Control Engineering Practice 7(1999), Pergamon Press 1999, pp. 753-761.
  • 217. Zha X.F.: Optimal pose trajectory planning for robot manipulators. Mechanism and Machine Theory 37(2002, Pergamon Press 2002, pp. 1063-1086.
  • 218. Zhang W.J., Liu S.N., Li Q.: Data/knowledge representation of modular robot and its working environment. Robotics and Computer Integrated Manufacturing. 16(2000), Pergamon Press 2000, pp. 143-159.
  • 219. Zhou Ch.: Robot learning with GA-based fuzzy reinforcement learning agents. Information Sciences 145(2002), Elsevier N.H. 2002, pp. 45-68.
  • 220. Zhu Z.H., Mayorga R.V., Wong A.K.C.: Dynamic Robot Manipulator Trajectory Planning for Obstacle Avoidance. Mechanics Research Communications. Vol. 26, No. 2, pp. 139-144. Pergamon Press 1999.
  • 221. Zwiemik P. W.: Wstqp do ukrytych modeli Markowa i metody Bauma-Welcha, s. 29; http://akson.suhwaw.pl/~pzwier/sci/hmm.pdf
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BSL7-0006-0029
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.